Как развернуть свою базу знаний на wiki-движке Outline 🤓🌐
Не очень удобно, когда сотни мануалов и документация раскиданы по разным чатам и хранилищам. Сотрудники рыскают среди этой информации и теряют драгоценное время. Можно сделать базу знаний и использовать для этого сторонние SaaS-сервисы, но, как показал уход Notion, компания может потерять доступ к своим данным в любой момент.
Что делать? Cоздать свою базу знаний, работа которой не будет зависеть от поставщика 💡 А как это сделать, расскажем на вебинаре — посмотрим на организацию процесса на примере движка Outline.
Что будет на вебинаре:
как развернуть и масштабировать собственную корпоративную Wiki на базе ВМ и объектного хранилища;
покажем, как настроить SSO, чтобы централизовать аутентификацию и обеспечить сотрудникам безопасный доступ;
как через MCP-сервер интегрировать AI-помощника, чтобы он мгновенно отвечал на вопросы по информации из базы знаний;
покажем на практике, как настроить и интегрировать все компоненты вашей Wiki.
📅 Когда? 23 октября в 11 по мск.
📍Где? Онлайн — переходите по ссылке и регистрируйтесь.
Чтобы уже сейчас узнать о корпоративной Wiki, читайте нашу инструкцию на Хабре про то, как развернуть базу знаний Outline c SSO и AI в облаке. А если появятся вопросы, то оставляйте их в комментариях — эксперт (и он же автор статьи) ответит на них на вебинаре 😉
Публичное облако Cloud.ru Evolution теперь в реестре российского ПО 🎉
И это не последние новости Cloud.ru Evolution к этому часу. Присоединяйтесь к нашему вебинару, где расскажем о новостях платформы. Ждем всех, кто хочет быть в курсе новостей и в числе первых узнать, как использовать обновления на пользу бизнесу.
Что обсудим:
Какие возможности дает то, что Cloud.ru Evolution в реестре отечественного ПО (РОПО).
Новые сервисы для миграции и резервного копирования, которые помогут вам переехать из других облаков.
Инструменты и сервисы для работы с AI&ML — и как бесплатно их потестировать.
Как улучшилась работа с приложениями в Kubernetes.
Новые инструменты для аналитики: как с ними работать, чтобы оптимизировать ресурсы облака.
А в конце вебинара вас ждет демо — в прямом эфире покажем, как развернуть веб-приложение с обновленными сервисами Cloud.ru Evolution.
Полезные ссылки про AI, облака и новости в дайджесте за сентябрь 🌂
🎙️ Провели конференцию GoCloud Tech. В программе — 20+ выступлений, демо и релизы новых сервисов, технические воркшопы и много нетворкинга. На GoCloud Tech было:
850+ офлайн-участников;
2 800+ онлайн-зрителей;
4 трека, 37 спикеров, 5 воркшопов и 13 демозон.
Записи всех докладов можете посмотреть на удобной площадке: YouTube или VK Видео.
🤖 На конференции поделились результатами первых двух месяцев работы AI-помощника Cloud.ru в облаке:
к помощнику обратились 4 000 пользователей;
отправили свыше 12 000 сообщений;
пользователи ускорили рутинные операции в 15 раз.
Другие новые возможности сервиса:
SRE-агент для мониторинга приложений и алертов по логам. Помощник обратит внимание на аномалии в работе сервисов и даст советы по улучшениям.
FinOps-оптимизация. AI-помощник Cloud.ru может найти неиспользуемые виртуальные машины, которые можно отключить, или активные виртуальные машины, которые можно оптимизировать для снижения затрат.
Запустили Evolution VPN. Это защищенная сеть, которая позволяет удаленно подключаться к облаку, получать безопасный доступ к ресурсам внутри корпоративной сети или VPC.
Magic Link расширяет возможности Magic Router. Теперь без использования интернета можно организовывать сетевую связность между облачными ресурсами, созданными в разных проектах облачной платформы одного или разных клиентов.
Evolution Data Platform теперь в коммерческой эксплуатации. Теперь все data-сервисы разворачиваются в едином кластере на общем платформенном слое. Это упрощает интеграцию сервисов и весь цикл работ с данными.
🎁 Дарим юрлицам 35 000 бонусов для работы с Evolution Data Platform. Используйте бонусы, чтобы работать с Big Data, собирать данные для машинного обучения, автоматизировать обработку данных — и не только.
💸 Анонсировали тарифы для Evolution Foundation Models — сервиса с популярными моделями, доступными по API. До 31 октября больше 20 LLM доступны бесплатно, а с 1 ноября средняя цена составит:
35 рублей за миллион входных токенов;
70 рублей за миллион выходных токенов.
Добавили новые модели, которые в Evolution Foundation Models можно использовать бесплатно до 31 октября: это Qwen3-Embedding-0.6B, Qwen3-Reranker-0.6B и GigaChat 2 MAX.
👨💻 Вместе с GitVerse и Хабром запустили программу «Код без границ» для развития open source проектов. Чтобы принять участие, разместите свой проект на GitVerse и подайте заявку до 31 октября. Победители получат от 50 до 150 тысяч рублей, облачные ресурсы от Cloud․ru и доступ к профессиональному сообществу.
🎥 Провели много полезных вебинаров — переходите по ссылкам, чтобы посмотреть их в записи:
🎬 Смотрите новый выпуск подкаста ClientFirst о запуске e-commerce в METRO, сохранении культуры IT-команды и задачах, для которых подходит AI. Спикеры — директор по продажам и маркетингу Cloud.ru Андрей Зотов и IT-директор METRO Антон Антоничев. Запись есть на YouTube, VK Видео и RuTube.
💼 Делимся кейсами наших клиентов о том, как решать задачи бизнеса в облаке:
🎨 Прокачали наш бесплатный курс «Креативное мышление и AI для решения задач». Прокачайте стратегическое мышление, научитесь находить первоначальные проблемы, освойте ТОС и CRAFT для генерации идей. А еще — создайте креативного AI-ассистента в Chatbox, который будет давать нешаблонные ответы под ваши задачи.
💳 Присоединяйтесь к реферальной программе Cloud.ru: рекомендуйте нас клиентам и получайте 20% от их чека в первый год и 15% — в последующие.
Как Cloud.ru и «Опс Гуру» разработали облачное решение, чтобы Familia рассчитывала нагрузку на магазины 👗👨💻
О партнере
«Опс Гуру» внедряет облачную инфраструктуру, адаптирует ее под задачи бизнеса, помогает в эксплуатации и защите производственных сред, разрабатывает и модернизирует cloud native приложения с использованием микросервисов. В 2023 году Cloud.ru и «Опс Гуру» заключили партнерское соглашение, чтобы вместе масштабировать облачные решения под требования клиентов из разных индустрий.
Какая была задача
Спроектировать облачную инфраструктуру для Familia — федеральной сети офф-прайс-магазинов в России, где представлено 6 500+ брендов. Familia разрабатывала решение для оптимизации бизнес-процессов, включая расчет нагрузки на магазины и автоматическое составление графиков сотрудников.
Облачная инфраструктура должна была:
Запускаться нерегулярно, но с высокими вычислительными мощностями.
Автоматически удалять ресурсы после выполнения расчетов.
Обеспечивать безопасное зашифрованное соединение с внутренней базой данных.
Настроили динамическое развертывание виртуальных машин и управление ими как кодом (IaC). После выполнения расчетов ВМ не висят на балансе пустым грузом, а автоматически удаляются. В итоге оплата начисляется только за время фактической работы.
Организовали защищенный сетевой контур. Использовали Advanced NAT Gateway для доступа в интернет, Advanced Elastic IP для создания уникального публичного IP-адреса, Advanced VPC для безопасного взаимодействаия между компонентами инфраструктуры.
Показываем в скринкасте, как развернуть Minecraft-сервер на бесплатной виртуалке ⛏️👾
Свой сервер пригодится, если хочется настроить игру под себя, свободно приглашать друзей и не переживать за лаги. Александр Стародубцев, технический лидер Cloud.ru, рассказывает, как создать такой сервер самостоятельно с помощью всего двух сервисов: бесплатной виртуальной машины и публичного IP-адреса.
С ресурсами Evolution free tier можно бесплатно создать ВМ, хранить файлы и запускать контейнеры. Сделайте своего телеграм-бота, храните в облаке фото, видео и документы или создайте сервер в Minecraft по нашей инструкции 😉
Идеи, с чем интегрировать LLM из Evolution Foundation Models 🖥
В сервисе Evolution Foundation Models представлены open source модели, к которым вы можете делать запросы по API. А еще есть возможность интегрировать эти LLM в разные фреймворки, библиотеки и редакторы кода, чтобы автоматизировать часть задач и облегчить себе работу.
⬇️ Расскажем о четырех сценариях применения LLM из Evolution Foundation Models с разными инструментами. А еще дадим ссылки на руководства по подключению:
Создайте своего Code Agent с Aider и VS Code. Подключите в свой сервис по API подходящую под ваши задачи LLM, а потом используйте редакторы кода, чтобы создать интеллектуального помощника по программированию. Тот поможет писать и рефакторить код, искать баги, проводить тесты и составлять документацию.
Встройте LLM в чат-интерфейс платформ Chatbox, Open WebUI или LibreChat. Так вы сможете, например, настроить работу команды с LLM и контролировать расход токенов, создавать собственных AI-ассистентов, использовать RAG и поиск в интернете.
Напишите своего чат-бота с фреймворком LangChain, который предназначен для создания AI-ориентированных приложений. Добавьте созданного чат-бота в беседу, чтобы он делал выжимки из диалогов и отслеживал в них задачи. Или интегрируйте получившегося AI-помощника в службу поддержки, чтобы быстрее отвечать клиентам.
Организуйте LLM-шлюз с библиотекой Litellm. Например, она на дает доступ к разным LLM по единому API-ключу и возможность выбрать резервную модель на случай, если с основной что-то случится. LLM-шлюз упростит вам работу: он может управлять сразу несколькими LLM, помогает балансировать нагрузку и контролировать траты.
Кстати, более 20 LLM, эмбеддеров и реранкеров из Evolution Foundation Models доступны бесплатно до 31 октября. Выберите модели, которые по бенчмаркам лучше подходят к вашим задачам, и протестируйте их в работе 🤖
Что такое контекст-инжиниринг и в чем его отличие от промпт-инжиниринга? 👨💻✍️
Контекст-инжиниринг (context engineering) — это подход, который предполагает, что для наполнения контекстного окна LLM используют все доступные способы. В отличие от промпт-инжениринга, работа с контекстом предполагает не только дизайн промпта, а настройку всего, что LLM использует для решения задач. Например, можно дать модели доступ к данным о компании с помощью RAG или показать примеры хороших ответов.
При таком подходе модель получает нужную информацию, в нужном формате и нужном объеме. И, соответственно, лучше отвечает: меньше галлюцинирует, четче следует инструкциям, пишет в нужном стиле или точнее строит прогнозы.
Работа с контекстом особенно важна для AI-агентов. Они обрабатывают множество данных, на их основе принимают решения, адаптируют свою работу. Если дать агенту неполный контекст, он может столкнуться с трудностями:
confusion — путаницей в информации;
distraction — отвлечением на лишние детали, игнорированием важного;
poisoning — подмешиванием вредоносных инструкций в контекст;
clash — противоречиями, из-за которых модели сложно дать правдивый или полезный ответ.
🖐️ Способы контекст-инжиниринга, чтобы решить эти проблемы:
RAG. Добавьте в базу знаний LLM сведения из вашей базы знаний. Включите туда релевантную и полезную информация, исключите мусор и все, что устарело. Для этого используют ранкеры и стратегии построения RAG. А внедрить RAG в уже готовую LLM можно с сервисом Evolution Managed RAG.
Memory. Управляйте памятью LLM, чтобы она запоминала контекст диалога и промежуточные результаты задач. Так модель не «запутается», с меньшей вероятностью будет галлюцинировать и давать нерелевантные ответы.
Task Decomposition. Разбивайте сложные задачи на шаги. Так модель ответит более точно, если ей попадется многоступенчатый запрос, и с меньшей вероятностью что-то упустит.
Tool. Опишите агенту инструменты, функции и API, которые он может использовать в работе. Объясните ему, для чего нужен каждый.
Few-shot Examples. Покажите агенту 2–5 эталонных примеров, на которые он будет ориентироваться. В примеры включите входные данные, решение и результат. Так AI-агент без дорогого дообучения поймет, как решить задачу.
Контекст-инжиниринг помогает настроить все то, что нужно модели для ответа и решения задач. Создайте своего агента или мультиагентную систему в сервисе Evolution AI Agents и попробуйте этот подход на практике 🤖
Как «Пятерочка» сэкономила четверть бюджета на рекламу, использовав AI-дублера Ольги Медынич 👩🎥
Что за компания
«Пятерочка» — крупнейшая российская сеть продовольственных магазинов «у дома», входит в состав компании X5 Retail Group. Объединяет более 20 тысяч магазинов в 69 регионах России.
Какая была задача
Ритейлер запланировал продвигать сыры своей марки Liebendorf, а еще — сократить расходы на рекламу. Важная задача заключалась в том, чтобы успеть сделать запуск до конца года — так, чтобы завоевать доверие покупателей, и уже в Новый год сыры Liebendorf оказались на столах россиян. При этом декабрь — загруженный сезон для съемочных студий и знаменитостей, и в связи с плотным графиком сложно найти у селебрети слот для съемок.
Как ее решили
В Cloud.ru предложили нестандартное решение: приобрести у Ольги Медынич права на использование ее образа, а вместо живых съемок использовать цифровой двойник актрисы. AI-двойника создали на базе платформы Evolution AI Factory, а над AI-образом актрисы работали специалисты института искусственного интеллекта AIRI.
За основу взяли open source модель DeepFaceLab: доработали ее под задачи «Пятерочки», дообучили на общедоступных изображениях Ольги Медынич, а после съемок заменили лицо дублера на лицо актрисы.
Что в результате
«Пятерочка» сэкономила четверть бюджета, заложенного на привлечение знаменитости. Подготовка к съемкам заняла неделю — при том, что обычно подготовка к производству рекламы с участием звезд занимает около месяца.
Читайте полный кейс, чтобы узнать детали и увидеть результат — тот самый рекламный ролик, для которого использовали дипфейк 🤖
Дарим 35 000 рублей, чтобы протестировать сервисы Evolution Data Platform 🎁
Переходите по ссылке, чтобы получить 35 000 рублей и попробовать сервисы для работы с Big Data и машинным обучением. Оцените интерактивную аналитику, постройте ETL-пайплайны и Data Lakehouse-решения для вашего бизнеса.
Какие сервисы можно протестировать с бонусными рублями?
Evolution Managed Trino — аналитический SQL-движок Trino, чтобы облегчить обработку больших объемов данных с помощью распределенных запросов.
Evolution Managed Spark позволит развернуть кластерный вычислительный сервис, создать и конфигурировать инстансы Spark.
Evolution Managed BI — облачный сервис для удобной визуализации и анализа данных. Собирайте информацию из MySQL, Oracle, PostgreSQL и других источников — и стройте на их основе графики, таблицы и диаграммы.
Evolution Managed Airflow позволяет обрабатывать данные по принципу ETL, объединять задачи в пайплайны, планировать и запускать их по расписанию.
Тратьте бонусные рубли прозрачно: 1 бонус = 1 рубль. Получить подарок можно до конца года, а действовать он будет 60 дней с момента активации.
Всего один час — и вы тратите на облако меньше 💸☁️
Облачная инфраструктура растет, расходы тоже, а следить за ними становится все сложнее... Мы вас понимаем — и зовем на вебинар, где расскажем, как сэкономить без сокращения ресурсов и мощностей.
О чем поговорим на встрече:
Покажем реальные кейсы, как управлять расходами в личном кабинете Cloud.ru.
Как перестать считать траты вручную — и начать автоматически.
Как настроить уведомления и лимиты, чтобы быстро реагировать на превышения.
Расскажем, как найти неэффективные ресурсы и сократить их использование.
Как настроить подробную аналитику, тестирование и фильтры.
Как сэкономить еще больше, если использовать бесплатные возможности Evolution free tier 😉
📅 Когда? 7 октября в 11 по мск.
📍Где? Онлайн. Регистрируйтесь на вебинар по ссылке →
А пока ждем встречи, спросите у AI-помощника Клаудии, как оптимизировать ресурсы в вашем облаке — найти Клаудию можно в личном кабинете Cloud.ru.
Как вайб-кодить с вайбом, а не с техдолгом и багами 👨💻✨
Разберемся в этом на вебинаре с нашим техническим экспертом Сашей Константиновым. Будет полезно всем, кто работает с кодом и данными — вы узнаете, как с помощью AI писать код быстрее и не проседать при этом в качестве.
Поговорим о том, как:
Научить IDE кодить в вашем стиле, предсказуемо и по нужным стандартам.
3 неочевидных способа сэкономить на инференсе ML-модели в облаке кроме автоскейлинга 💸💸💸
Привет! Сегодня хотим поделиться тремя полезными способами сэкономить на инференсе, которые работают в облаке, причем, не только у нас (что? да!).
А то ведь как бывает: запустишь свою крутую LLM-ку в продакшен, а счет прилетает такой, что хочется отключить обратно. Горизонтальный скейлинг не всегда выход. Но дешевле — не значит менее производительно. Мы приведем алгоритмы для сервиса Evolution ML Inference, но их можно адаптировать для любого провайдера.
Способ 1. Использовать Sleep Mode vLLM 🔧
Способ работает только для языковых моделей (LLM), таких как Qwen, LLaMA, Mistral и других, запускаемых через vLLM. С диффузионными моделями, CV и временными рядами фокус не прокатит. Sleep Mode временно выгружает веса модели из GPU в RAM, освобождая до 90% видеопамяти. А раз GPU-ресурс не используется, то и не тарифицируется. «Разбудить» модель можно за секунды и без полной перезагрузки.
Что делать:
1. Запустите модель в ML Inference с runtime vLLM.
2. Включите режим разработки:
VLLM_SERVER_DEV_MODE=1
3. Добавьте флаг:
--enable-sleep-mode
4. Управляйте через HTTP:
⦁ POST /sleep?level=1 — выгрузить веса, сохранить возможность быстрого запуска.
⦁ POST /wake_up — вернуть модель в активное состояние.
Когда применять:
В сценариях с неравномерной нагрузкой (например, днём активность, ночью — нет).
Между итерациями RLHF, когда нужно освободить GPU.
Способ 2. Serverless + Scale to Zero 🔧
Способ подходит вообще для всего. Суть в том, что контейнер с моделью останавливается при отсутствии запросов, освобождая все выделенные ресурсы (GPU, RAM, CPU). Кеш модели сохраняется, но тоже не тарифицируется в период простоя — PROFIT! При поступлении нового запроса модель запускается из кеша — и тут, мы, конечно, имеем проблему с задержкой при «холодном старте». Но пара секунд ожидания экономит нам сотни тысяч.
Что делать:
1. При создании инференса в ML Inference:
⦁ Установите min_replicas = 0.
⦁ Выберите тип масштабирования: RPS или Concurrency.
2. Убедитесь, что Idle-таймаут = 40 сек.
Когда применять:
Для MVP, демо, внутренних API.
Сценариев с нерегулярной нагрузкой (например, 100 запросов в день).
Моделей, где допустима небольшая задержка при первом запросе.
Способ 3. Time Slicing GPU 🔧
Способ работает в рамках Managed Kubernetes (MK8s), при условии, что в кластере создана группа узлов с GPU NVIDIA Tesla V100. Суть в том, что одна физическая GPU делится между несколькими подами (например, 5 подов по 1 GPU): каждый получает свою долю времени, как если бы у него была выделенная карта.
Что делать:
1. Создайте кластер Managed Kubernetes с узлом, где:
🤖 Запустили AI-помощника Клаудию — она доступна в вашем личном кабинете. Клаудия поможет создать ВМ, уточнит задачу и подберет конфигурацию, подскажет команды в консоли. А еще настроит виджеты, алерты и нотификации для контроля ВМ, поможет найти нужное в документации и выступит как co-pilot. Попробуйте бесплатно — новым пользователям дадим 4 000 рублей на облачные ресурсы.
🖥️ В Evolution Foundation Modelsоткрыли доступ к новым open source моделям, в том числе к OpenAI 120b, Qwen-3, GigaChat, GLM-4.5 и другим. Всего доступно 20+ LLM, ранжировщиков и эмбеддеров, а до 31 октября вы можете бесплатно потестировать их на своих проектах.
Участвовали в крупных мероприятиях:
Провели митап Cloud․ru Tech Lab: AI&ML, где рассказали, как автоматизировали пользовательские сценарии с помощью AI-агента, разобрали устройство агентов, RAG и Ragas. А еще слушатели могли вживую пообщаться с экспертами, «прожарить» свое резюме и посетить демозону AI-решений на базе Cloud․ru Evolution.
Организовали конференцию GoCloud Tech 2025 о создании решений на базе AI и облаков. Обсудили кейсы внедрения AI&ML, тренды в создании облачной инфраструктуры, актуальные практики для работы с данными в облаке.
Во второй раз приняли участие в крупнейшей AI-выставке в мире — World Artificial Intelligence Conference в Шанхае 🇨🇳 На нашем стенде мы показали платформу Cloud․ru Advanced, провели встречи с Geely, Tencent, Baidu, IFlytek, GAC, TikTok, Alibaba, Li Auto и другими зарубежными компаниями.
🧠 Запустили бесплатный курс про создание ML-моделей и их внедрение в бизнес. Будет полезно менеджерам продуктов и проектов, DS-, backend- и frontend-разработчикам, продуктовым дизайнерам. Можно учиться в комфортном темпе, а в конце дадим именной сертификат.
✨ Предлагаем бесплатно протестировать сервисы Evolution Data Platform — новой платформы для полного цикла работ с данными:
Evolution Managed BI для визуализации и анализа данных в облаке, в стадии public preview;
Evolution Managed Airflow поможет управлять рабочими процессами. Находится в стадии private preview — напишите своему аккаунт-менеджеру, чтобы начать тестирование.
Запустили в публичное превью и другие сервисы Evolution Data Platform:
Обсудили с Павлом Наумовым, первым вице-президентом Газпромбанка, как меняется клиентский путь и что такое «человеколюбие» в цифровых продуктах. Смотрите на удобной площадке: VK Видео, YouTube или Rutube.
💳 Упростили регистрацию в реферальной программе: теперь подать заявку можно в несколько кликов, а на каждом этапе вы можете получить помощь менеджера. Присоединяйтесь к программе до 30 сентября, рекомендуйте сервисы Cloud.ru, получайте 20% от суммы их чеков в первый год и 15% — в последующие.
Сотрудник компании написал промпт и сгенерировал картинку. Вопрос — кому она принадлежит? 🤔
На вебинаре разберемся с авторскими правами на AI-контент: насколько свободно его можно использовать, что говорит об этом закон и что делать, если сгенерированную вами картинку использовали конкуренты.
🔎 О чем расскажем?
Чьи в итоге права на AI-тексты, картинки и код — компании, сотрудника или AI-сервиса?
Что говорит о правах на AI-контент российское законодательство.
Судебная практика по делам о нейросетях.
Как использовать AI, чтобы не нарушать закон, и как закрепить авторское право на контент.
📅 Когда? 23 сентября в 11:00 по мск.
📍 Где? Онлайн — регистрируйтесь на вебинар по ссылке. Ждем всех, кто использует в работе искусственный интеллект и хочет понять, как закон регулирует AI-материалы.
Конкурс open source проектов, которые способны изменить мир 🌏🖥️
Зовем вас на «Код без границ» — грантовую программу для развития open source проектов, которую совместно с Cloud.ru и Хабром подготовили GitVerse. Поделитесь своими разработками на GitVerse, получите шанс выиграть 💸💸💸 и получить поддержку в масштабировании идеи.
Номинации конкурса:
AI-инновации.
Наука и образование без границ.
Для всех и каждого (приложения и сервисы).
Разработка для разработчиков — инструменты и библиотеки.
Как участвовать? Рассказываем:
Разместите репозиторий вашего проекта на GitVerse или импортируйте его с другой git-площадки.
Подайте заявку до 31 октября. В ней должна быть ссылка на уже размещенный конкурсный проект.
Подождите, пока жюри — опытные спецы из СберТеха (GitVerse), Сбера, Cloud.ru и лидеры отрасли — посмотрят работы и выберут финалистов.
Узнайте результаты в декабре.
Что по призам и плюшкам?
Гранты 150, 100 и 50 тысяч рублей — для первого, второго и третьего места.
Облачные ресурсы Cloud.ru для реализации ваших масштабных идей.
Помощь с масштабированием проекта, поддержка экспертов и нетворкинг.
Регистрируйтесь, принимайте участие и покажите силу открытого кода 💪
До и после fine-tuning — что изменится в работе модели после дообучения? 🧠
Fine-tuning, или дообучение — это дополнительное обучение уже готовой модели на специализированных данных, чтобы она лучше выполняла узконаправленные задачи.
Это проще, чем обучение модели с нуля, так как нужно доработать лишь некоторые параметры, а не миллиарды. Файнтьюнить можно уже готовые модели, которые хорошо справляются с базовыми вещами, например, написанием текстов или генерацией изображений.
Для чего же подойдет fine-tuning? 👇
Исправление слабостей, если модель в чем-то проседает. Иногда стартовая модель не очень хорошо решает базовые задачи: путает термины, особенно если они схожи, или дает сложные нечитаемые ответы. Такое бывает, когда в обучающем датасете больше данных, например, на английском, а пользователи общаются на русском. Проблема решится, если дообучить модель на качественных данных с хорошими примерами, чтобы та поняла, что от нее требуется.
Обеспечить работу с минимумом задержек. В некоторых сервисах важно, чтобы модель отвечала мгновенно, а не обращалась за информацией к внешней базе знаний — это увеличивает время ответа. Вы можете дообучить модель на собственных данных, чтобы она быстро получала нужные сведения.
Глобально изменить датасет. Бывает, что многое из той информации, что использует модель, устаревает, или существенно меняются требования в предметной области. Тогда есть смысл собрать побольше качественных данных и провести дообучение на них.
Генерация текстов в специфичном стиле. Допустим, вы хотите, чтобы модель заполняла документацию в конкретном формате, использовала юридический стиль, оформляла тексты по ГОСТ или писала как Достоевский. Подогнать стиль ответов модели под нужный формат — задача, которую можно решить с помощью fine-tuning.
🤔 Что в итоге? Fine-tuning незаменим, если нужно поменять стиль ответов, подогнать тексты под конкретный формат, исправить изначальные слабости. Или когда важно, чтобы модель давала ответы без задержек и не ходила во внешние источники. Подробнее про fine-tuning, а еще про RAG и промпт-инжиниринг читайте в нашей статье.
А для дообучения вы можете использовать Evolution ML Finetuning — технология LoRA позволит сэкономить ресурсы GPU и ускорить процесс. Доступны модели из Hugging Face: сравнивайте их между собой, выбирайте подходящую и точечно настраивайте под свои задачи.
А у нас для вас сразу два вебинара про Kubernetes 🖥️☁️
Присоединяйтесь к встречам с экспертами Cloud.ru, чтобы узнать, как эффективнее работать в кубере и обеспечить безопасность контейнеров.
📅 16 сентября архитектор решений Илья Смирнов расскажет, как мультикластерная архитектура повышает отказоустойчивость сервисов. А еще — когда именно пригодится мультикластер и как его организовать с помощью фреймворка Karmada.
📅 18 сентября менеджер продукта Вера Орлова поделится, какую роль в защите контейнеров играет Admission Control, какие есть типы контроллеров и в чем разница между Kyverno и Gatekeeper.
Записывайтесь на вебинары и до встречи в 11:00 по мск ⏱️ Будет полезно всем, кого интересует, как организовать защиту и отказоустойчивость контейнеров: DevOps-инженерам, техлидам, специалистам по кибербезопасности — и не только.
Создайте виртуальную машину в облаке за 1 минуту 30 секунд... с AI-помощником Клаудией 🤖☁️
В скринкасте показали, как развернуть ВМ для чат-бота за полторы минуты. И вы можете сделать так же в личном кабинетеCloud.ru.
Что еще умеет Клаудия:
подбирать для виртуалки нужную конфигурацию, в зависимости от ваших задач;
настраивать мониторинг и алертинг;
давать подсказки для терминала и работать с консолью как co-pilot;
отвечать на вопросы по всем платформам: Evolution, Advanced, VMware;
помогать в FinOps и SRE: мониторить по логам приложения и алерты, искать неэффективно используемые ресурсы и советовать, как все оптимизировать.
✨ Бонусом — до 31 октября 20+ моделей в Evolution Foundation Modelsбудут бесплатными. Протестируйте на своих проектах эмбеддеры, ранжировщики и мощные LLM, например GLM-4.5, Qwen3-235B, Qwen3-Coder или gpt-oss-120b.
Нам важно, чтобы тестировать и внедрять AI в свои проекты могли компании любого размера. Поэтому с 1 ноября 2025 года объявляем доступные цены на открытые языковые модели в Evolution Foundation Models.
Вы сможете использовать популярные модели:
GLM-4.5 — 55 рублей за миллион входных токенов и 220 рублей за миллион выходных токенов;
Qwen3-235B — 17 и 50 рублей;
Qwen3-Coder — 40 и 80 рублей.
При этом средняя цена составит:
35 рублей за миллион входных токенов,
70 рублей за миллион выходных токенов.
Во-вторых, расширяем возможности нашего AI-помощника Клаудии 🤖
Теперь Клаудия может помогать с FinOps и SRE. Возьмет на себя:
мониторинг приложений и алертов по логам;
поиск неэффективно используемых ресурсов и формирование рекомендаций по оптимизации.
Помимо этого, AI-помощник уже умеет подбирать сервисы и конфигурации под задачу, разворачивать виртуальные машины, работать с консолью в режиме co-pilot, настраивать мониторинг и алерты.
Немного статистики за пару месяцев работы AI-помощника:
больше 4 000 пользователей обратились к Клаудии,
свыше 12 000 сообщений отправили,
в 15 раз ускорили рутинные операции.
✨ Самый популярный сценарий использования помощника — создание виртуальной машины под веб-серверы, сайты, Telegram-боты, тестовые окружения, веб-хостинг и другие pet-проекты. Раньше это занимало от 5 до 30 минут, а с Клаудией можно запустить ВМ за пару минут.
Если еще не тестировали нашего AI-помощника, переходите в личный кабинет Cloud.ru и ищите Клаудию в нижнем правом углу главной страницы.
